AI加速企業(yè)變革的路程哪個(gè)必須經(jīng)歷

人工智能的發(fā)展背景

人工智能能夠模擬大規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，讓機(jī)器在不需要直接人為干預(yù)的狀態(tài)下自己“動(dòng)腦思考”。

這也開(kāi)始讓人們擔(dān)憂(yōu)，在不遠(yuǎn)的將來(lái)，運(yùn)用人工智能技術(shù)制造出的能夠獨(dú)立思考的機(jī)器人，是否會(huì)威脅人類(lèi)的生存。

人工智能在培訓(xùn)行業(yè)的應(yīng)用，除非已經(jīng)進(jìn)化到像電影《黑客帝國(guó)》中的場(chǎng)景一樣，可將所需知識(shí)直接下載至腦中，否則，還是得回歸學(xué)習(xí)的本質(zhì)。

人工智能無(wú)法替代人類(lèi)學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)是個(gè)性化的，并且還要經(jīng)歷內(nèi)化的過(guò)程，才能最終完成。

然而，這并不代表人工智能在培訓(xùn)行業(yè)沒(méi)有用武之地，恰恰相反，“智能化”學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展正為培訓(xùn)行業(yè)注入一股新動(dòng)能，為企業(yè)在線培訓(xùn)行業(yè)創(chuàng)造了新的機(jī)遇。

輔助系統(tǒng)

在學(xué)習(xí)環(huán)境中，與傳統(tǒng)學(xué)習(xí)管理平臺(tái)注重管理與記錄不同的是，智能化輔助系統(tǒng)會(huì)提供給學(xué)習(xí)者個(gè)性化的反饋。

學(xué)習(xí)者參加完測(cè)驗(yàn)后，可以更好地了解自己的弱項(xiàng)，進(jìn)一步獲取相關(guān)的學(xué)習(xí)資源及后續(xù)所建議的學(xué)習(xí)路徑。

智能化輔助系統(tǒng)扮演了助教的角色，有效指導(dǎo)并促進(jìn)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)。

在工作環(huán)境中，智能化輔助系統(tǒng)可以依照角色或流程等屬性，即時(shí)提供給任務(wù)執(zhí)行者個(gè)性化且適量的內(nèi)容，扮演了教練的角色，加速問(wèn)題解決并提升工作成效。

課程規(guī)劃和內(nèi)容資源

想像一下，你所經(jīng)歷的學(xué)習(xí)與工作都留下了記錄，你曾經(jīng)去過(guò)哪兒、看過(guò)什么、讀過(guò)什么，都被記錄分析。

之后通過(guò)電腦演算模型，人工智能就可以根據(jù)你的程度與需求，為你匹配相關(guān)的資源，選取真正對(duì)你有用的內(nèi)容。

提供多元與個(gè)性化的學(xué)習(xí)歷程，從而摒棄以往齊頭并進(jìn)式的課程規(guī)劃。

通過(guò)學(xué)習(xí)元件或知識(shí)元件，在元數(shù)據(jù)的標(biāo)簽，內(nèi)容資源可以具備學(xué)習(xí)者能力、角色、工作場(chǎng)景及業(yè)務(wù)流程等屬性。

之后，結(jié)合智能推薦引擎，內(nèi)容便可以依照單一或多元屬性呈現(xiàn)，作為獲取知識(shí)的來(lái)源被自動(dòng)推送給學(xué)習(xí)者，或者作為問(wèn)題解決的資料來(lái)源被推送給任務(wù)執(zhí)行者。

精確搜索

語(yǔ)言可能是模棱兩可的，通過(guò)建立知識(shí)圖譜，學(xué)習(xí)者可以快速縮小搜索范圍。

智能化搜索也可以更好地理解學(xué)習(xí)者搜索的信息，總結(jié)出與搜索話題相關(guān)的內(nèi)容。

由于知識(shí)圖譜構(gòu)建了一個(gè)與搜索結(jié)果相關(guān)的完整知識(shí)體系，所以學(xué)習(xí)者往往會(huì)獲得意想不到的發(fā)現(xiàn)。

在搜索中，學(xué)習(xí)者可能會(huì)了解到某個(gè)新的知識(shí)或新的聯(lián)系，從而進(jìn)行一系列全新的搜索與學(xué)習(xí)。

數(shù)據(jù)分析和項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)

學(xué)習(xí)無(wú)處不在，當(dāng)學(xué)習(xí)或者歷程記錄可以通過(guò)學(xué)習(xí)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，來(lái)收集多元數(shù)據(jù)的時(shí)候，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)就不會(huì)只停留在以往課件閱讀的紀(jì)錄模式，而是可以實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)歷程數(shù)據(jù)的集中。

過(guò)去單純的學(xué)習(xí)記錄也可以上升到預(yù)警及預(yù)測(cè)的層次，甚至通過(guò)數(shù)據(jù)收集與深度分析，提供學(xué)習(xí)者如何建構(gòu)所學(xué)內(nèi)容的意義、如何形成理解、以及學(xué)習(xí)過(guò)程中所做決策的報(bào)告，這對(duì)教學(xué)設(shè)計(jì)會(huì)有莫大的幫助。

過(guò)去，培訓(xùn)管理者在運(yùn)營(yíng)學(xué)習(xí)項(xiàng)目時(shí)，往往只能憑借經(jīng)驗(yàn)或者“拍腦袋”。

通過(guò)廣泛收集學(xué)習(xí)者各類(lèi)的歷程與行為數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析，學(xué)習(xí)項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)者就可以了解項(xiàng)目的健康度，并實(shí)時(shí)監(jiān)控，即時(shí)調(diào)整運(yùn)營(yíng)手段。

在項(xiàng)目推廣時(shí)，還可以針對(duì)不同特征的學(xué)習(xí)者選擇個(gè)性化的推廣手段，提供更精準(zhǔn)的學(xué)習(xí)服務(wù)。

展望未來(lái)，學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用的“智能化”是一條必走之路，但也不是一蹴而就的。雖然有很多事得做，但“方向?qū)α?，就不怕路遠(yuǎn)”。

來(lái)源：知學(xué)云